由于神经网络方法具有非线性映射逼近、自组织、自适应和自学习等能力，所以适应所有的新场景。

深度学习在使用少量标记样本的情况下也能获得良好的识别和分类结果。

判断题深度学习在使用少量标记样本的情况下也能获得良好的识别和分类结果。

优化算法中，个体适应度越小，则个体性能越好。

判断题优化算法中，个体适应度越小，则个体性能越好。

使用遗传算法时，需要设置交叉率和变异率，一般情况下变异率大于交叉率。

判断题使用遗传算法时，需要设置交叉率和变异率，一般情况下变异率大于交叉率。